于英濤：算力熱潮中的新華三，踏實做好AI底座

在風口上，但不搶風口；少造概念，精耕務實，做AI發(fā)展的筑基者

文｜ 吳俊宇

編輯｜謝麗容

2026年，整個算力產(chǎn)業(yè)鏈上下游都處于供不應求的狀態(tài)。芯片、存儲、內(nèi)存、高速交換機、云資源幾乎都是如此。市場對算力的饑渴，到了近四年間的高點。

原因是市場當下的重點已轉(zhuǎn)向“用好AI”，基礎(chǔ)模型加速迭代，智能體快速普及，Token消耗指數(shù)級增長，這直接驅(qū)動算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)大干快上，對AI算力產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)硬件的需求隨之激增。

據(jù)我們的不完全統(tǒng)計，2025年12月1日-2026年4月24日，全球11家主流模型公司，144天內(nèi)至少發(fā)布或迭代了53款模型，每2.7天就會有一款模型發(fā)布或迭代。

國際市場調(diào)研機構(gòu)IDC 2026年預測，全球活躍Agent（智能體）數(shù)量將從2025年的2860萬，增長至2030年的22.16億。五年后，活躍Agent數(shù)量將是目前的近80倍。

國家數(shù)據(jù)局3月24日顯示，截至今年3月，中國日均Token（詞元）調(diào)用量已超過140萬億，相比2024年初的1000億增長了1400倍。

新華三是中國少數(shù)具備全棧AI基礎(chǔ)設(shè)施能力的廠商之一，也是這一輪AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要參與者。它直接受益于這一輪算力風口。

新華三2025年營收759.81億元，同比增長37.96%；凈利潤達到31.51億元，同比增長12.30%。進入2026年，高增長勢頭延續(xù)：一季度營收221.89億元，同比增長45.08%；凈利潤9.49億元，同比增長28.16%。

高增長背后，亢奮和焦慮也暗涌如潮。5月8日，NAVIGATE 2026領(lǐng)航者峰會演講中，新華三集團總裁兼首席執(zhí)行官于英濤提到，他和產(chǎn)業(yè)鏈上下游一輪又一輪深聊后，感受到亢奮和焦慮的情緒同時彌漫。

一方面，新概念、新技術(shù)層出不窮。全球AI基礎(chǔ)設(shè)施已投入超萬億美元。大模型從實驗室走向百行百業(yè)。每一家企業(yè)都在喊“All in AI”。美國納斯達克和中國的AI概念股，連創(chuàng)歷史上從未觸達的新高。

另一方面，算力投入巨大，但ROI（投資回報率）依然模糊。部分數(shù)據(jù)中心GPU（圖形處理器）利用率不足六成。芯片斷供的陰影揮之不去，內(nèi)存價格翻了數(shù)倍還難以正常供貨。企業(yè)家擔心公司被AI顛覆，職場人擔心崗位被AI替代，政府官員擔心AI帶來治理挑戰(zhàn)。

面對亢奮和焦慮并存的市場情緒，在一場小規(guī)模溝通中，于英濤分享了新華三的戰(zhàn)略路徑思考：

新華三是中國少數(shù)幾家具備全棧AI基礎(chǔ)設(shè)施的廠商之一，也是少數(shù)能夠幫客戶真正落地AI的企業(yè)之一。新華三在風口上，但不搶風口。新華三的基因是AI基礎(chǔ)設(shè)施，我們希望聚焦、聚焦，再聚焦，專注自身基因做擅長的事。計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、云、安全、運維這些基本業(yè)務，要做好、做深、做透，做到最前沿。

于英濤認為，把產(chǎn)品做到極致，把解決方案做到最優(yōu)，這是新華三應該做的事情。不造概念，精耕務實，做AI發(fā)展的筑基者。

把Token成本打下來

“Token經(jīng)濟”是英偉達創(chuàng)始人黃仁勛今年3月在GTC 2026上提出的概念。

Token正在成為計量算力的最小單位，不僅成了很多公司AI轉(zhuǎn)型的“北極星指標”，也成一些算力公司的核心銷售指標。

過去，企業(yè)采購AI基礎(chǔ)設(shè)施時，更關(guān)注GPU數(shù)量與模型參數(shù)等指標。但在今天，企業(yè)越來越關(guān)心，同樣的預算到底能生成多少有效Token。

于英濤談到一個細節(jié)，在和很多政企客戶交流時，他們更關(guān)注AI到底能否解決業(yè)務問題，而對GPU、交換機等硬件本身并不敏感。

但問題在于，今天的Token成本依然高昂。

過去三年，單位Token成本已經(jīng)降低了90%以上。不過，隨著大模型與智能體快速普及，企業(yè)整體Token消耗量正在以百倍速度增長。每一個Token背后，又都對應著芯片、網(wǎng)絡(luò)、存儲、調(diào)度與電力資源的消耗。因此，企業(yè)的算力綜合成本也在持續(xù)攀升。

因此，AI基礎(chǔ)設(shè)施的競爭，現(xiàn)在比拼的不只是芯片性能、模型參數(shù)，更多是系統(tǒng)效率。

在于英濤看來，AI的瓶頸在系統(tǒng)，而不在單點。計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、云、安全、運維這六個重點環(huán)節(jié)，最終都會影響單位Token成本。

這也正是新華三今天在AI產(chǎn)業(yè)中的位置：它不做模型、不直接賣Token，但它在不斷深度優(yōu)化AI基礎(chǔ)設(shè)施，直接影響Token生成的成本與效率。

降低單位Token成本，已經(jīng)是新華三當前AI基礎(chǔ)設(shè)施能力建設(shè)的重要方向。算力與調(diào)度，是其中兩個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

芯片性能是決定Token成本的核心因素。中國市場在先進GPU長期緊缺、單卡性能相對不足的背景下，正在采取超節(jié)點這種解決方案。

超節(jié)點，指的是把成百上千枚AI芯片集成在一個算力機柜中，常見規(guī)格包括32卡、64卡、128卡、256卡、512卡乃至1024卡。它的核心并非簡單堆疊芯片數(shù)量，而是用更大集群規(guī)模、更快的帶寬網(wǎng)絡(luò)、更高的調(diào)度系統(tǒng)，把芯片組織成一個高效運行的整體。這可以減少因通信、散熱等造成的損耗，進而提升整體有效算力。

新華三推出的UniPoD S80000系列超節(jié)點解決方案，支持萬億參數(shù)大模型的訓練與推理，據(jù)新華三披露，該平臺可將大模型訓練性能提升70%，推理性能提升3倍；同時采取液冷散熱方案，降低大規(guī)模集群運行過程中的能源消耗。

在當下國內(nèi)算力市場開始把超節(jié)點的紙面規(guī)模和參數(shù)過度營銷的背景下，于英濤強調(diào)，新華三希望為客戶提供真正可交付、可運行的超節(jié)點，而不是造概念。目前，新華三的超節(jié)點解決方案已經(jīng)成功交付給多家互聯(lián)網(wǎng)公司及政企機構(gòu)。

除了芯片性能本身，云的調(diào)度能力也是直接影響單位Token成本的關(guān)鍵因素。

新華三也推出了相應的產(chǎn)品方案。新華三披露的信息顯示，它推出的新一代AI智能云支持100多種AI芯片統(tǒng)一納管，提供100多種MaaS（模型服務）能力。在理想環(huán)境下的模型浮點運算利用率（Model FLOPs Utilization，MFU）上限可達到82%。

一位服務多家政企機構(gòu)的算力基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)人士對我們表示，買不到芯片會滯后。買到卻浪費，會一直落后。過去大家對芯片、模型關(guān)注度更多。對云這種系統(tǒng)工程關(guān)注少。

他進一步解釋，今天的調(diào)度、適配與系統(tǒng)協(xié)同能力的重要性正在快速提升。做好這些工作，有可能將同樣的芯片、同樣的模型發(fā)揮出數(shù)倍甚至數(shù)十倍的Token吞吐性能。

算力消納才是真本事

2023年-2025年，中國AI產(chǎn)業(yè)的重點是建算力基礎(chǔ)設(shè)施。

當時，各地規(guī)劃了數(shù)億元甚至數(shù)十億元建設(shè)算力中心，但部分地方算力閑置率甚至很高。

信通院兩年前曾做過一次統(tǒng)計，截至2024年5月，全國建設(shè)規(guī)劃中的智算中心共有185座，總算力約272 EFLOPS（每秒百億億次浮點運算次數(shù)），已建成并投入運營的算力約104 EFLOPS。云服務形式對外提供算力的比例為23%。這意味著，一部分芯片仍以封閉分散的方式運行，利用率尚未被充分挖掘。

2026年，整個市場正在進入用算力的階段。在算力資源短缺且價格高漲的情況下，重資產(chǎn)投算力已經(jīng)不是所有企業(yè)都能玩的游戲。一些地方過去三年建設(shè)了大量亟待消納的算力，一些地方缺少算力資源卻希望使用算力。那么，如何解決市場供需匹配的問題？

于英濤認為，2026年已經(jīng)不完全是投入重資產(chǎn)建算力的時代，而是到了也需要拼應用的時代。如何用好算力才是關(guān)鍵。他介紹，新華三獨創(chuàng)了“圖靈小鎮(zhèn)”、“芯模社區(qū)”這兩種創(chuàng)新模式，并且已經(jīng)得到了相關(guān)部門和很多地區(qū)的支持。

“圖靈小鎮(zhèn)”其實是以AI為核心的產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，里面會有一批AI產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)。這種算力建設(shè)及運營模式，今天更多是在解決算力消納或使用的問題。

在某些算力資源不夠豐富的區(qū)域，地方甚至不需要花費數(shù)億元建設(shè)算力中心，只需要千萬級別的投資，搭建算力調(diào)度平臺，就可以從其他算力資源豐富的區(qū)域調(diào)度算力。于英濤認為，這樣不僅性價比更高，而且可以真正用好算力，做到算力資源跨區(qū)域合理配置。

“圖靈小鎮(zhèn)”已經(jīng)在包括杭州、鄭州、咸陽、貴陽、西寧等全國十多個省市落地實踐，有數(shù)百家核心企業(yè)入駐。

事實上，跨區(qū)域調(diào)度算力，正在成為解決算力區(qū)域分配不均的重要做法。我們了解到，相關(guān)政策研究部門今年1月在一場閉門討論中提到，東部需求大但電力貴，西部資源多但本地需求少，且不同行業(yè)、不同時間的算力潮汐現(xiàn)象明顯。因此，跨區(qū)域的算力調(diào)度，是充分利用現(xiàn)有算力，減少閑置資源，實現(xiàn)合理配置的重要方法。

于英濤透露，新華三正在準備升級圖靈小鎮(zhèn)的定位。在他看來，“圖靈小鎮(zhèn)”并不只是傳統(tǒng)意義上的算力園區(qū)。它更像是一個圍繞Token生產(chǎn)、調(diào)度、使用的“Token工廠”。

“圖靈小鎮(zhèn)”解決的是算力運營與調(diào)度問題，“芯模社區(qū)”解決的是國產(chǎn)異構(gòu)算力和國產(chǎn)模型的適配問題。這是新華三建設(shè)的一個AI產(chǎn)業(yè)社區(qū)。

目前中國市場有超過10家國產(chǎn)AI芯片公司（包括華為昇騰、阿里平頭哥、百度昆侖芯、海光、寒武紀等），他們正在從能用走向好用。超過10家被廣泛使用的主流模型廠商（DeepSeek、阿里千問、豆包、月之暗面、智譜、MiniMax、小米MiMo等）。尤其是國產(chǎn)模型，今年1月之后，國產(chǎn)模型輪番登上全球模型聚合平臺OpenRouter整體調(diào)用前三的位置。

為爭取客戶使用，國產(chǎn)AI芯片、國產(chǎn)模型廠商雙向都在追求Day0適配。但這種適配并不容易，工程師把基于英偉達CUDA軟件生態(tài)的代碼，重新寫在國產(chǎn)芯片的軟件棧上，再把計算精度對齊，最終讓國產(chǎn)芯片充分發(fā)揮效能（詳見）。

如何讓芯片與模型之間深度協(xié)同？新華三的“芯模社區(qū)”就是提供解決這個問題的場景。因為國產(chǎn)AI芯片和模型并不是單純靠實驗室適配形成的，它需要在真實客戶需求與實際業(yè)務場景中不斷錘煉，完成匹配、調(diào)優(yōu)與協(xié)同，進而找到更優(yōu)的場景組合方式。

新華三披露的數(shù)據(jù)顯示，“芯模社區(qū)”已涵蓋10多種主流芯片型號，已配套形成由90多種大模型、60多種鏡像構(gòu)成的高價值算力資源庫，形成了5000套行業(yè)組合方案。

于英濤提到，目前各類國產(chǎn)模型在不同國產(chǎn)AI芯片的不同推理場景各具特點。新華三希望通過“芯模社區(qū)”的測試與適配結(jié)果，為不同行業(yè)客戶提供更合適的算力與模型組合建議，讓國產(chǎn)AI生態(tài)從能跑逐步走向好用。

下好“笨”工夫

在今天的AI熱潮中，每天都有新的概念，AI Fomo（恐慌）情緒正在席卷市場。無論是中國市場還是美國市場，芯片公司、模型公司的股價都在連連攀升。

AI既在改變產(chǎn)業(yè)，但也不乏泡沫。資本市場的變化令人炫目。新華三要如何在這種劇烈變革中務實選擇？于英濤認為，缺了冷靜的激情，叫沖動；缺了激情的冷靜，叫平庸。

“算力市場變成大風口之后，新華三的管理層仍然保持著冷靜和理性，我們優(yōu)先考慮的是供應鏈穩(wěn)定和客戶交付。”于英濤進一步解釋，新華三是一個技術(shù)和產(chǎn)品驅(qū)動的公司。要在充分保持供應鏈穩(wěn)定的前提下，使用更好的芯片、更好的原材料、更好的軟件為客戶交付產(chǎn)品和解決方案。

2023年-2024年，中國市場競爭的重點是，買到足夠的芯片，訓練出更強的模型。但在2025年-2026年，競爭重點變成了——讓Agent應用真正跑起來，把國產(chǎn)異構(gòu)算力（不同公司且不同技術(shù)標準的AI芯片通常被稱為異構(gòu)算力）調(diào)度起來，把Token成本降下去。

隨著AI基礎(chǔ)設(shè)施進入供不應求階段，新華三正同時面對產(chǎn)業(yè)鏈上下游的雙重壓力。

因為隨著中美科技巨頭乃至全球算力資本開支高速增長，搶購算力已經(jīng)成了2026年的現(xiàn)狀。國際市場調(diào)研機構(gòu)Gartner數(shù)據(jù)顯示，2025年全球數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)總支出高達5056億美元，同比增長51.6%，這是近五年來的最高水平。預計2026年全球數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)總支出將高達7880億美元，同比增長55.8%，增速仍將繼續(xù)提升。

在搶購算力的背景下，GPU、CPU、存儲、內(nèi)存、高速交換機，甚至是光模塊、銅模塊等核心部件都持續(xù)緊缺，部分產(chǎn)品甚至出現(xiàn)數(shù)倍漲幅。與此同時，大模型、Agent快速普及，政企客戶對算力基礎(chǔ)設(shè)施的需求在集中爆發(fā)。供給端和需求端正在出現(xiàn)割裂的局面。

這對企業(yè)的供應鏈管理能力有著很高的要求。一位存儲和內(nèi)存供應鏈人士今年2月曾對我們表示，越是這個時候，越要保持冷靜。太激進，會導致庫存和現(xiàn)金流風險。太保守，又會導致無法為客戶穩(wěn)定交付。

在這種背景下，能否持續(xù)穩(wěn)定獲取核心器件，已經(jīng)直接決定企業(yè)的交付能力與盈利能力。那么，新華三要如何在這種市場劇烈波動的環(huán)境中，持續(xù)做好AI基礎(chǔ)設(shè)施交付？

新華三的做法更偏向長期主義。一方面，新華三長期與全球核心產(chǎn)業(yè)鏈伙伴保持深度合作，通過長期協(xié)同機制提升關(guān)鍵資源的供應穩(wěn)定性。另一方面，在AI需求快速增長、產(chǎn)業(yè)鏈持續(xù)緊張的背景下，新華三也和客戶高頻溝通協(xié)調(diào)，盡最大努力保障客戶側(cè)AI基礎(chǔ)設(shè)施的穩(wěn)定落地與持續(xù)運行。

這一系列工作考驗的不只是產(chǎn)品能力，是整個AI基礎(chǔ)設(shè)施體系的系統(tǒng)運營能力。

做好這些工作，看起來并不是那么抓人眼球。它不像模型公司那樣，每隔一兩個月就能刷新基準測試榜單；也不像芯片公司那樣，能夠快速獲得市場關(guān)注與資本追捧。

它真正關(guān)注的是這些問題——如何穩(wěn)定獲取芯片、內(nèi)存與高速網(wǎng)絡(luò)資源？如何把不同芯片、模型與軟件棧真正調(diào)度起來？如何在供應鏈劇烈波動中維持交付？如何讓客戶真正把AI系統(tǒng)穩(wěn)定運行起來？

這個過程中，新華三扮演的角色，不是追逐風口，而是成為AI產(chǎn)業(yè)背后的算力筑基者——它不僅在為中國算力市場穩(wěn)定供應鏈，也在為AI應用落地提供基礎(chǔ)設(shè)施。